langfuse 썸네일형 리스트형 LLM Observability: LangSmith vs Langfuse 비교 프로덕션에 에이전트를 올리고 나면 반드시 마주치는 상황이 있습니다. 사용자가 "AI 답변이 이상해요"라고 신고하는데, 왜 틀렸는지 알 방법이 없는 겁니다. RAG가 잘못된 청크를 가져온 건지, 프롬프트 템플릿이 문제인지, 툴 호출이 실패한 건지 — 로그만 봐서는 모릅니다. LLM Observability가 필요한 이유가 바로 여기 있고, 2026년 기준 가장 많이 쓰이는 두 선택지가 LangSmith와 Langfuse입니다.핵심 요약두 플랫폼이 해결하는 문제는 같습니다. LLM 애플리케이션에서 각 단계를 트레이싱해서 어디서 무슨 일이 일어났는지 볼 수 있게 해주는 것입니다. RAG 파이프라인이라면 리트리버가 어떤 청크를 가져왔는지, 임베딩 단계에서 얼마나 걸렸는지, 최종 LLM 호출에서 어떤 프롬프트가 .. 더보기 AI 에이전트 디버깅 실전 — Langfuse·AgentOps·Braintrust 언제 뭘 쓰나 에이전트가 실패했습니다. 로그를 열었더니 "Error: tool_call failed"입니다. 어느 스텝에서, 왜, 어떤 컨텍스트에서 실패했는지 알 수 없습니다. 단일 LLM 호출 디버깅과 에이전트 디버깅은 완전히 다른 문제입니다. 에이전트는 비결정론적이고, 루프를 돌고, 여러 툴을 호출하고, 세션 간 상태를 유지합니다. 이걸 디버깅하는 도구가 다릅니다.[핵심 요약]→ 단일 LLM vs 에이전트 디버깅: 완전히 다른 문제 — 도구도 달라야 함→ Langfuse: 오픈소스·셀프호스팅, 프롬프트 버전 관리 + 트레이싱 최강. 2026년 1월 Clickhouse 인수→ AgentOps: 멀티프레임워크 400개+ 지원, 타임트래블 디버깅, 세션 리플레이 — 에이전트 디버깅 특화→ Braintrust: Eval .. 더보기 이전 1 다음